pKALM
Nessuna stima
Nessun requisito hardware per questo modello
I pesi per questo modello non sono stati pubblicati, quindi non può essere scaricato o eseguito sul proprio hardware di qualsiasi dimensione. È accessibile solo attraverso il suo fornitore e nessun cambiamento della scheda grafica che.
In registrazione
specifiche complete
Tutto in archivio per questo modello. La maggior parte descrive come è stato addestrato piuttosto che come gira — contesto utile per giudicare quanto lavoro c'è stato dietro, e come si confronta con i modelli costruiti su una scala diversa..
Origine
Chi ha costruito questo modello, dove e quando è stato pubblicato.
- Organizzazione
- Hokkaido University
- Tipo di organizzazione
- Academia
- Paese
- Japan
- Pubblicato
- 19 September 2024
- Autori
- Shijie Xu, Akira Onoda
Cosa fa
Le aree problematiche per cui è stato progettato il modello. Un modello può contenere diversi di ciascuno.
- Dominio
- Biology
- Compito
- Protein property prediction
- Modello di base
- ESM2-35M
Dimensione
Quanto è grande il modello e su quanti dati è stato addestrato. I parametri sono la cifra che decide se si adatta a una determinata scheda grafica.
- parametri
- 5.1M
- Dati di addestramento
- tokens
- Epoche
- 130
Loaded checkpoint and counted parameters.
Two datasets were used: "The revised data set now includes 1,450 pKa values for 165 wild-type proteins and 262 pKa values for 47 mutant proteins." "These data sets, derived from references containing experimen- tal pI values, comprise 119,092 peptide pI values and 2,324 protein pI values." Total assuming avg 300 tokens per example: (1450+165+262+47+119092+2324)*300=37002000
Calcolo di addestramento
L'aritmetica eseguita per addestrare il modello, misurata in operazioni in virgola mobile. È una misura di quanto è costato il run di addestramento, e non di quanto velocemente il modello finito ti risponde.
- Come è stato stabilito
- Operation counting
La corsa di addestramento
Cosa ha richiesto fisicamente per addestrare: quali chip, quanti, per quanto tempo e cosa ha prelevato dalla presa.
- Hardware di addestramento
- NVIDIA GeForce RTX 3090 Ti
- Chip utilizzati
- 2
- Consumo energetico
- 1.8 kW
Come è classificato
Etichette del dataset sorgente si applicano quando si tracciano modelli notevoli, e quanto è sicuro nell'entry.
- Record fiducia
- Speculative
Fonti
Da dove proviene questo record e quando è stato controllato l'ultima volta.
- Riferimento
- Accurate and Rapid Prediction of Protein pKa: Protein Language Models Reveal the Sequence-pKa Relationship
- Ultimo aggiornamento
- 28 November 2025
Cosa significano i numeri
Informazioni su questo modello
pKALM è stato pubblicato da Hokkaido University, nel paese registrato come Japan, durante September 2024. Esce da un'organizzazione categorizzata come academia.
Funziona nel dominio di Biology, ed è registrato come eseguire il compito di protein property prediction.
Costruisce su ESM2-35M. È per questo che condivide la forma e le dimensioni generali del modello base.
Questo è un modello chiuso: i valori addestrati sono rimasti con chi li ha prodotti, e non c'è una versione locale da eseguire.
Risposte
pKALM — domande comuni
pKALM— chi l'ha creato?
È stato pubblicato da Hokkaido University, basato su Japan, un'organizzazione categorizzata come academia.
pKALM— quando è stato rilasciato?
È stato pubblicato in September 2024. La capacità per parametro è migliorata considerevolmente da allora, quindi un modello più recente della stessa dimensione è spesso un uso migliore dello stesso hardware.
pKALM— A cosa serve?
Funziona nel dominio di Biology, e viene registrato come gestire il compito di protein property prediction. Queste sono le aree su cui è stato progettato; descrivono l'intento piuttosto che un confine rigido.
pKALM— che GPU ho bisogno per eseguirlo?
Nessuno. Questo è un modello chiuso - i suoi pesi non sono mai stati pubblicati, quindi non può essere scaricato o eseguito sul tuo hardware a qualsiasi prezzo. È accessibile solo attraverso il suo fornitore.
pKALM— è open-source?
La licenza non è mai stata registrata nei nostri dati sorgente. Trattiamo le licenze non dichiarate come chiuse, perché una licenza non registrata non è una su cui fare affidamento.
pKALM— quanti parametri ha?
Ha un numero di parametri di 5.1M. Loaded checkpoint and counted parameters. Quella cifra è il totale, ed è ciò che decide quanto memoria il modello ha bisogno — circa mezzo gigabyte per miliardo alla compressione che la maggior parte delle persone usa.
L'altra direzione
Guardandolo dall'altro lato?
Questa pagina parte dal modello. Se possiedi già una scheda e vuoi sapere tutto ciò che farà funzionare, inizia dall'hardware invece.